Training Process Reduction Based On Potential Weights Linear Analysis To Accelarate Back Propagation Network

Learning is the important property of Back Propagation Network (BPN) and finding the suitable weights and thresholds during training in order to improve training time as well as achieve high accuracy. Currently, data pre-processing such as dimension reduction input values and pre-training are the contributing factors in developing efficient techniques for reducing training time with high accuracy and initialization of the weights is the important issue which is random and creates paradox, and leads to low accuracy with high training time. One good data preprocessing technique for accelerating BPN classification is dimension reduction technique but it has problem of missing data. In this paper, we study current pre-training techniques and new preprocessing technique called Potential Weight Linear Analysis (PWLA) which combines normalization, dimension reduction input values and pre-training. In PWLA, the first data preprocessing is performed for generating normalized input values and then applying them by pre-training technique in order to obtain the potential weights. After these phases, dimension of input values matrix will be reduced by using real potential weights. For experiment results XOR problem and three datasets, which are SPECT Heart, SPECTF Heart and Liver disorders (BUPA) will be evaluated. Our results, however, will show that the new technique of PWLA will change BPN to new Supervised Multi Layer Feed Forward Neural Network (SMFFNN) model with high accuracy in one epoch without training cycle. Also PWLA will be able to have power of non linear supervised and unsupervised dimension reduction property for applying by other supervised multi layer feed forward neural network model in future work.Comment: 11 pages IEEE format, International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS 2009, ISSN 1947 5500, Impact factor 0.42

Tıbbi görüntülemede radon dönüşümü kullanarak görüntü oluşturma üzerine bir çalışma

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Tıbbi görüntüleme alanında teşhis ve tedavi amaçlı X-Işını, Bilgisayarlı Tomografi ve Ultrason gibi çeşitli yaklaşımlar mevcuttur. Bu yaklaşımlar anotomik ve dinamik vücut fonksiyonlarının durumu hakkında bilgi sağlamaktadır. Tıbbi görüntüleme yaklaşımlarında, görüntünün elde edilmesi (yeniden inşası) önemlidir. Kaliteli bir görüntüleme için yeterli sayıda projeksiyona ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada, radon dönüşümü, imge üzerindeki çizgilerden ilgili parametreler yardımıyla görüntünün elde edilmesinde kullanılmaktadır. Gürültü gibi istenmeyen etkilerin giderilememesinden dolayı, bu handikapı gidermek üzere filtreleme tekniklerinden yararlanılmaktadır. Görüntünün elde edilmesi sürecinde, görüntü kalitesi, Tepe sinyal gürültü oranı (PSNR) ve yapısal benzerlik (SSIM) gibi tekniklerle ölçülmektedir. Önerilen yöntemin başarisini karşılaştırmak için Medyan ve Wiener filtreleri kullanılmıştır. Bu karşılaştırmalara göre en iyi sonucu dalgacık dönüşümü ile değiştirilmiş radon dönüşümü metot vermiştir.SUMMAR

DEEP LEARNING-BASED VISUAL CRACK DETECTION USING GOOGLE STREET VIEW IMAGES

DEEP LEARNING-BASED VISUAL CRACK DETECTION USING GOOGLE STREET VIEW IMAGE

Молодежь и современные информационные технологии. Т. 2

Сборник содержит доклады, представленные на XIV Международной научно-практическую конференцию студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», прошедшей в Томском политехническом университете на базе Института кибернетики. Материалы сборника отражают доклады студентов, аспирантов и молодых ученых, принятые к обсуждению на секциях: «Микропроцессорные системы, компьютерные сети и телекоммуникации», «Математическое моделирование и компьютерный анализ данных, «Автоматизация и управление в технических системах», «Информационные и программные системы в производстве и управлении», «Компьютерная графика и дизайн», «Информационные технологии в гуманитарных и медицинских исследованиях», «Информационные технологии в машиностроении». Сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, студентов и аспирантов соответствующих специальностей